Copyright © The Author(s) This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
Perbandingan Algoritma KNN, NBC, dan SVM : Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Perparkiran di Kota Pekanbaru
Sofia Fulvi Intan*, Inggih Permana, Febi Nur Salisah, M. Afdal, Fitriani Muttakin 12050322953@students.uin-suska.ac.id * *Penulis korespondensi

## Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau - Indonesia
Diterima: 27 Nov 2023 | Direvisi: 04 – 09 Des 2023 Disetujui: 26 Des 2023 | Dipublikasi: 30 Des 2023 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Raden Fatah Palembang, Indonesia

## ABSTRACT
The public response in Pekanbaru to parking policies and regulations has given rise to various sentiments,  both  positive  and  negative.  This  discussion  extends  not  only  within  the  local community but also across various social media platforms. This research aims to analyze public sentiment towards the new parking policies and regulations in the Pekanbaru area. The study involves the KNN, NBC, and SVM algorithms to classify public sentiment into positive, neutral, and negative categories. Balancing techniques used in this research include Random Over Sampling (ROS) and Random Under Sampling (RUS). The data utilized in this study were obtained from posts  on  the  social  media  platform  X.  The  testing  of  the  dataset  using  ROS  resulted  in  high accuracy, precision, and recall values. The findings of this research indicate that overall, the SVM algorithm outperforms KNN and NBC in terms of accuracy, precision, and recall. Additionally, the most dominant sentiment is negative, with 422 tweets expressing dissatisfaction with the current parking policies.
Keywords: Sentiment  Analysis,  K-Nearest  Neighbor,  Naïve  Bayes  Classifier,  Support  Vector Machine

## ABSTRAK
Tanggapan  masyarakat  di  Pekanbaru  terhadap  kebijakan  dan  regulasi  perparkiran  telah memunculkan beragam sentimen, baik positif maupun negatif. Diskusi ini meluas tidak hanya di lingkungan sekitar tetapi juga di berbagai platform media sosial. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis  sentimen  masyarakat  terhadap  kebijakan  dan  peraturan  yang  baru  terkait perparkiran di wilayah Pekanbaru. Di dalam penelitian ini melibatkan algoritma KNN, NBC, dan SVM  untuk  mengklasifikasi  sentimen  masyarakat  menjadi  positif,  netral,  dan  negatif.  Dalam penelitian ini, teknik balancing data yang digunakan adalah Random Over Sampling (ROS) dan Random  Under  Sampling  (RUS).  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  diperoleh  dari postingan  di  platform  media  sosial  X.  Dari  penelitian  ini  dapat  diketahui  bahwa  pengujian terhadap dataset menggunakan ROS menghasilkan nilai akurasi, presisi, dan recall yang tinggi. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa secara keseluruhan, algoritma SVM memberikan kinerja yang lebih baik dibandingkan KNN dan NBC, baik dari segi akurasi, presisi, maupun recall. Selain itu,  sentimen  yang  paling  dominan  adalah  kelas  negatif,  dengan  422  tweet  yang mengekspresikan ketidakpuasan masyarakat terhadap kebijakan perparkiran yang berlaku. Kata  Kunci: Analisis  Sentimen,  K-Nearest  Neighbor,  Naïve  Bayes  Classifier,  Support  Vector Machine
p-ISSN: 2460-092X, e-ISSN: 2623-1662 Vol. 9, No. 2, Desember 2023 Hal. 85 - 96

## PENDAHULUAN
Lahan  parkir  memiliki  peran  penting  untuk  mengatur  mobilitas  perkotaan  dan memenuhi kebutuhan akan aksesibilitas transportasi yang efisien serta sebagai layanan penitipan kendaraan yang aman. Lebih lanjut, lahan parkir dapat memberikan potensi pemasukan untuk meningkatkan pembangunan ekonomi daerah ( Sipahutar & Syafina, 2022 ).  Penertiban  terhadap  penempatan  parkir  kendaraan  bermotor  terus dilakukan pemerintah untuk memberikan layanan bagi masyarakat ( Nauvan & Khairulyadi, 2019 ; Prandika & Laela, 2022 ). Dukungan terhadap administrasi juga diperlukan, seperti yang dilakukan Ridho  &  Fifi  (2022) dengan  menyediakan  sistem  informasi  administrasi pelayanan parkir.  Peran penting masyarakat dalam penertiban terhadap lahan parkir tentunya sangat dibutuhkan juga oleh pemerintah. Selain untuk mengatur tempat parkir kendaraan, hal ini juga diperlukan agar tidak membuka ruang bagi parkir ilegal  yang dilakukan oleh beberapa oknum ( Barasa & Meilani, 2019 ; Tangkas, 2021 ). Dinas Perhubungan Kota Pekanbaru, sebagai entitas yang bertanggung jawab atas pengelolaan parkir, memiliki peran yang sangat penting dalam mengatur lalu lintas dan transportasi. Dengan fokus pada pengembangan ekonomi, pelayanan masyarakat, dan peningkatan  pendapatan  daerah,  Dinas  Perhubungan  memiliki  wewenang  untuk menerapkan  kebijakan  terkait  parkir,  seperti  yang  tercermin  dalam  perubahan  tarif parkir  yang  diatur  oleh  peraturan  walikota  ( Amalia,  2023 ).  Kenaikan  tarif  parkir  ini, yang  diterapkan  untuk  meningkatkan  Pendapatan  Asli  Daerah  (PAD),  menghasilkan dampak  yang  signifikan,  termasuk  meningkatnya  kehadiran  juru  parkir  di  berbagai lokasi, baik yang resmi maupun tidak resmi ( Andry & Zulkifli, 2023 ).
Berbagai  tanggapan  masyarakat  di  Pekanbaru  terkait  dengan  kebijakan  dan peraturan perparkiran mengarah pada sentimen positif maupun negatif. Perbincangan masyarakat menjadi sangat luas hingga di berbagai media sosial. Di dalam penelitian ini, sumber data dikumpulkan berasal dari tweets pada media sosial X atau dahulu disebut Twitter .  Pembahasan  terkait  dengan  analisis  sentimen  mengarah  pada  analisis  yang dilakukan untuk memahami persepsi positif dan negatif masyarakat terhadap suatu isu atau permasalahan tertentu ( Ein et al., 2022 ; Ferdiana et al., 2019 ; Muhammad et al., 2022 ). Media sosial X ini dipilih karena merupakan platform yang cocok untuk analisis sentimen,  dengan  ketersediaan  dataset  yang  melimpah  dan  kemampuannya  untuk menangkap polaritas opini masyarakat. Lebih lanjut, media sosial X dianggap relevan karena seringkali menjadi sumber informasi utama mengenai isu-isu yang sedang viral, sehingga dapat dimanfaatkan untuk memperoleh perspektif yang luas mengenai topik permasalahan yang sedang dibahas ( Solihin et al., 2021 ). Beberapa  penelitian  sebelumnya  telah  memanfaatkan  algoritma K-Nearest Neighbors (KNN), Naïve Bayes Classifier (NBC) , dan Support Vector Machine (SVM) dalam melakukan analisis sentimen. Penelitian yang dilakukan oleh Hendrayana et al. (2023) yang  melakukan  perbandingan  terhadap  ketiga  algoritma  tersebut  dengan  hasil penelitian  menunjukkan  bahwa KNN lebih  akurat  dibandingkan NBC dan SVM . Di penelitian lain, Pradana et al. (2023) melakukan penelitian terkait analisis sentimen masyarakat terhadap kinerja pemerintahan dengan menggunakan algoritma NBC , KNN , dan SVM . Dari penelitian tersebut diketahui bahwa SVM menjadi algoritma terbaik untuk menganalisis  tanggapan  terkait  kinerja  pemerintahan.  Selanjutnya,  di  beberapa penelitian lain ditemukan bahwa algoritma SVM memiliki performa lebih baik ( Nada et al., 2023 ; Pratiwi & Yustanti, 2021 ; Tjikdaphia & Sulastri, 2023 ), sementara di beberapa studi juga menyebutkan KNN dan NBC memiliki performa lebih baik ( Asnawi et al., 2021 ; Christanto & Singgalen, 2022 ).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  sentimen  masyarakat  terhadap kebijakan dan peraturan yang baru terkait perparkiran di wilayah Pekanbaru. Di dalam penelitian ini melibatkan algoritma KNN , NBC, dan SVM untuk mengklasifikasi sentimen
Perbandingan Algoritma KNN , NBC , dan SVM : Analisis Sentimen Masyarakat …
masyarakat  menjadi  positif,  netral,  dan  negatif.  Penelitian  ini  menggunakan  teknik balancing data guna mengatasi ketidakseimbangan dalam dataset ( Fitriani et al., 2021 ; Khushi et al., 2021 ; Pristyanto, 2019 ; Sabilla & Vista, 2021 ). Penggunaan balancing data ini  bertujuan  untuk  meningkatkan  kinerja  algoritma  klasifikasi.  Dalam  penelitian  ini, teknik balancing data yang digunakan adalah Random Over Sampling (ROS) dan Random Under  Sampling  (RUS) . ROS melibatkan  mereplika  sampel  dari  kelas  minoritas, sementara RUS melibatkan penghapusan sampel secara acak dari kelas mayoritas untuk mencapai keseimbangan dataset. ROS memungkinkan penggunaan data asli dan dapat membantu  dalam  pencarian  parameter  terbaik  untuk  model,  namun  dapat meningkatkan  risiko overfitting .  Sementara RUS memungkinkan  proses  pengulangan hingga mencapai distribusi kelas yang diinginkan, namun dapat membuang data yang bermanfaat. Masing-masing teknik memiliki kelebihan dan kelemahan. Oleh karena itu, dilakukan pengujian terhadap kedua teknik tersebut.

## METODOLOGI PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini,  digunakan  pendekatan  yang  sistematis,  terdiri  dari  tiga tahapan utama seperti pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  diperoleh  dari  postingan  di platform media sosial X. Pengumpulan data dilakukan melalui proses crawling data menggunakan bahasa pemrograman Python dengan memanfaatkan library Tweet Harvest . Kata kunci yang  digunakan  adalah  "Parkir  Pekanbaru".  Rentang  waktu  pengumpulan  data dilakukan dari bulan Agustus 2022 hingga November 2023.

## Pra-proses Data
Pra-proses  data  dilakukan  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  Python. Proses  ini  melibatkan  beberapa  tahapan  untuk  mempersiapkan  data,  diantaranya adalah: Pelabelan, yang dilakukan oleh seorang annotator yang memiliki keahlian dalam Bahasa Indonesia untuk memberikan label (positif, netral, dan negatif) pada data tweet ; Case Folding , untuk merubah seluruh teks menjadi huruf kecil; Cleaning , yang bertujuan untuk menghilangkan karakter-karakter selain huruf, seperti hashtag (#) dan emoticon; Tokenisasi, untuk memisahkan teks menjadi per kata; Normalisasi, guna mengubah kata- kata  ke  dalam  bentuk  standar  Bahasa  Indonesia,  misalnya  "knp"  menjadi  "kenapa"; Remove  Stopword ,  untuk  mengeliminasi  kata-kata  yang  tidak  penting  atau  tidak bermakna dalam sebuah teks, seperti "yang", "ini", "dan", "dengan"; Stemming , dilakukan untuk  mengubah  kata-kata  menjadi  bentuk  dasarnya; TF-IDF ,  yang  memberikan  nilai atau  bobot  pada  setiap  kata  untuk  menilai  pentingnya  kata  tersebut  berdasarkan frekuensinya  dalam  sebuah  dokumen;  serta data  balancing ,  yang  digunakan  untuk menangani  ketidakseimbangan  dalam  data.  Teknik Random  Over  Sampling  (ROS) dan Random  Under  Sampling  (RUS) diterapkan  dalam  tahap  ini.  Secara  sistemaris,  setiap tahapan yang dilakukan dapat dilihat pada Gambar 2.
Pengumpulan Data Pra-proses Data Pemodelan dan Evaluasi

## Gambar 2. Tahapan Pra-proses Data

## Pemodelan dan Evaluasi
Dalam penelitian ini, dilakukan pemodelan menggunakan tiga algoritma, yaitu KNN , NBC , dan SVM . Google Colab digunakan sebagai platform dengan bahasa pemrograman Python. Library yang  digunakan  meliputi Pandas,  NumPy,  scikit-learn, dan imbalanced-learn .  Setiap  algoritma  diberikan  parameter-parameter  yang  tercantum dalam Tabel 1. Metode tuning parameter yang digunakan adalah Grid Search . Validasi dilakukan dengan menggunakan K-fold Cross Validation dengan nilai K = 10.  Evaluasi performa model dilakukan berdasarkan Confusion Matrix , dengan perhitungan akurasi menggunakan  Persamaan  (1),  presisi  menggunakan  Persamaan  (2),  dan recall menggunakan  Persamaan  (3).  Kemudian,  hasil  yang  didapat  menggunakan  ketiga algoritma dibandingkan untuk melihat performa yang dihasilkan.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 𝑥100% (1) 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 𝑥100% (2) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 𝑥100% (3) Tabel 1. Parameter Algoritma No. Algoritma Parameter 1. KNN K 2; 3; 4; 5; 6; 7; 8; 9; 10 2. NBC - - 3. SVM Kernel Linear Kernel Polynomial Gamma Auto Cost (C) 1.0; 2.0; 3.0 Degree (D) 1; 2; 3 Kernel Radial Basis Function (RBF) Gamma Auto Kernel Sigmoid Gamma Auto Cost (C) 1.0; 2.0; 3.0
Perbandingan Algoritma KNN , NBC , dan SVM : Analisis Sentimen Masyarakat …

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Tahap Pengumpulan Data dan Pra-proses Data
Data  yang  diperoleh  dari  platform  media  sosial  X  terdiri  dari  1.053  tweet  yang dikumpulkan dalam periode Agustus 2022 hingga November 2023. Proses pra-proses data  menghasilkan output yang  tersaji  dalam  Tabel  2.  Pelabelan  data  dilakukan  oleh seorang annotator yang ahli dalam Bahasa Indonesia. Berdasarkan hasil TF-IDF , terdapat 1928  kata  yang  tercatat  dalam  Tabel  3.  Selanjutnya,  data  yang  telah  diseimbangkan (balancing) dapat dilihat dalam Tabel 4.
Tabel 2. Hasil Pra-proses Data No. Tweet Sentimen Hasil Pra-proses 1. @aniesbaswedan Assalamualaikum pak.,  Jika  bapak  menjadi  presiden., tolooooooong banget pak ini parkir di pekanbaru  di  kondisikan  dan  di tertibkan.,  kami  mahasiswa  uang terbatas.  Masih  mending  kalo  kerja., pas  datang  gak  ada.,  pas  pulang  udah standby aja., sangat merisaukan Negatif [assalamualaikum, presiden,  tolong,  banget, parkir,  pekanbaru,  kondisi, tertib,  mahasiswa,  uang, batas, kerja, pulang, menunggu, risau] 2. Sebuah  Tinjauan  terhadap  Legalisasi Parkir Liar di Pekanbaru https://t.co/JA2aflQBi8 Negatif [tinjau,  legalisasi,  parkir, liar, pekanbaru] 3. Kapan  Pekanbaru  juga  ditindak @polresta_humas? Sekarang Asal modal rompi, bisa narik parkir… Negatif [pekanbaru,  tindak,  modal, rompi, narik, parkir] … 1053.  PEKANBARU KOTA SERIBU PARKIR Negatif [pekanbaru,  kota,  ribu, parkir] Tabel 3. Hasil TF-IDF kata/ tweets 1 2 3 4 5 … 1928 ada liar parkir pekanbaru uang … zona 1 0,00 0,00 0,050 0,053 0,184 … 0,00 2 0,00 0,403 0,094 0,099 0,00 … 0,00 … … … … … … … … 1053 0,00 0,00 0,218 0,229 0,00 … 0,00 Tabel 4. Statistik Data Label Jumlah Tanpa Balancing ROS RUS Negatif 422 422 302 Netral 302 422 302 Positif 329 422 302 Total 1.053 1.266 906

## Hasil Pemodelan dan Evaluasi
Hasil keseluruhan dari eksperimen yang sudah dilakukan pada penelitian ini dapat dilihat  pada  Tabel  5.  dimana  A  merepresentasikan  Akurasi,  P  untuk  Presisi,  dan R untuk Recall .
Tabel 5. Hasil Eksperimen Algoritma Parameters Tanpa Balancing ROS RUS A P R A P R A P R KNN K=1 67 68 67 79 80 80 67 67 67 K=2 62 66 63 76 79 77 68 68 68 K=3 64 64 64 70 75 72 71 72 72 K=4 62 63 62 72 75 73 71 72 72 K=5 60 61 61 68 71 70 70 70 71 K=6 65 65 65 68 73 70 65 65 66 K=7 67 67 67 69 75 71 65 65 66 K=8 68 68 68 69 73 70 66 66 66 K=9 67 66 67 71 73 72 67 67 68 K=10 68 68 68 70 75 71 67 67 68 NBC - 68 67 66 80 80 80 71 73 73 SVM Kernel Linear 72 71 71 83 84  84 75 76 76 Kernel Polynomial: C=1, D=1 67 66 66 87 86 86 75 75 76 C=1, D=2 71 75 70 89 89 88 73 74 74 C=1, D=3 65 75 65 85 89 84 71 75 72 C=2, D=1 68 67 68 87 87 87 75 75 76 C=2, D=2 72 75 71 88 88 88 74 75 75 C=2, D=3 71 78 70 87 89 86 70 74 71 C=3, D=1 70 70 69 85 86 86 75 75 76 C=3, D=2 72 75 71 88 88 88 74 75 75 C=3, D=3 71 78 70 87 89 86 71 75 72 Kernel RBF 72 74 71 87 87 87 73 73 74 Kernel Sigmoid: (c) = 1 67 65 66 81 81 81 69 69 70 (c) = 2 64 63 63 85 85 85 75 75 76 (c) = 3 67 66 66 85 85 85 75 75 76
Pengaruh  nilai  K  terhadap  kinerja  algoritma KNN dalam  analisis  sentimen masyarakat terhadap perparkiran di Kota Pekanbaru direpresentasikan melalui Gambar 3, Gambar 4, dan Gambar 5. Dari hasil pengamatan, dapat disimpulkan bahwa performa optimal  terjadi  pada  model KNN yang  ditambah  dengan ROS pada  nilai  K=1,  dengan tingkat akurasi mencapai 79%, presisi sebesar 80%, dan recall sebesar 80%.
Gambar 3. Pengaruh Nilai K Terhadap Akurasi Algoritma KNN
Perbandingan Algoritma KNN , NBC , dan SVM : Analisis Sentimen Masyarakat …
Gambar 4. Pengaruh Nilai K Terhadap Presisi Algoritma KNN
Gambar 5. Pengaruh Nilai K Terhadap Recall Algoritma KNN
Dalam algoritma NBC , hasil terbaik tercatat dalam eksperimen pada Tabel 5, dimana NBC yang  ditambahkan  dengan ROS menunjukkan  performa  terbaik  dengan  tingkat akurasi,  presisi,  dan recall masing-masing  mencapai  80%.  Perbandingan  kinerja NBC secara lengkap dapat dilihat dalam Gambar 6.
Gambar 6. Performa Algoritma NBC
Pengaruh jenis kernel pada algoritma SVM dan teknik balancing ditunjukkan melalui Gambar 7 , Gambar 8, dan Gambar 9. Hasil terbaik diperoleh oleh SVM yang ditambahkan dengan ROS pada  kernel  polynomial  (cost  =  1,0;  degree  =  2),  dengan  tingkat  akurasi mencapai 89%, presisi sebesar 89%, dan recall sebesar 88%.
Gambar 7. Pengaruh Jenis Kernel Terhadap Akurasi Algoritma SVM Gambar 8. Pengaruh Jenis Kernel Terhadap Presisi Algoritma SVM
Gambar 9. Pengaruh Jenis Kernel Terhadap Recall Algoritma SVM
Perbandingan  performa  analisis  sentimen  antara  algoritma KNN , NBC , SVM yang melibatkan  penggunaan ROS dan RUS dijelaskan melalui  Gambar  10,  Gambar  11, dan Gambar  12.  Dari  hasil  eksperimen  tersebut  menunjukkan  bahwa SVM menghasilkan kinerja  yang  lebih  unggul  dalam hal  akurasi,  presisi,  dan recall dibandingkan  dengan KNN dan NBC .  Dengan  akurasi  sebesar  89%,  presisi  sebesar  89%,  dan recall sebesar 88%.
Perbandingan Algoritma KNN , NBC , dan SVM : Analisis Sentimen Masyarakat …

## Gambar 10. Perbandingan Performa Algoritma Klasifikasi Pada Data Tanpa Balancing
Gambar 11. Perbandingan Performa Algoritma Klasifikasi Pada Data Dengan ROS
Gambar 12. Perbandingan Performa Algoritma Klasifikasi Pada Data Dengan RUS Selanjutnya,  pada  Tabel  6  memperlihatkan confusion  matrix dari  algoritma SVM (kernel  Polynomial,  C=1,  D=2)  yang  menggunakan  teknik ROS menghasilkan  kinerja terbaik.  Dari  pengujian  terdapat  sebanyak  127  baris  data  yang  menunjukkan  bahwa
terdapat  47  data  yang  diklasifikasikan  sebagai  negatif,  29  data  sebagai  netral,  dan 37 data sebagai positif. Hasil evaluasi pada Tabel 5 menjelaskan bahwa penerapan SVM pada  dataset  dari media sosial  X  terkait  perparkiran  di  Pekanbaru memberikan  hasil yang terbaik.
Tabel 6. Confusion Matrix SVM Prediksi Negatif Netral Positif Aktual Negatif 47 1 1 Netral 4 29 1 Positif 3 4 37

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  telah  menyelesaikan  analisis  sentimen  terhadap  data  dari media  sosial  X  yang  berkaitan  dengan  masalah  perparkiran  di  kota  Pekanbaru, menggunakan algoritma KNN , NBC , dan SVM . Dalam penelitian ini, ketidakseimbangan data telah ditangani dengan menerapkan teknik balancing , yaitu ROS dan RUS . Pengujian menggunakan ROS menghasilkan nilai akurasi, presisi, dan recall yang tinggi. Algoritma KNN menunjukkan akurasi sebesar 79%, presisi 80%, dan recall 80%. Algoritma NBC mencapai  akurasi,  presisi,  dan recall sebesar  80%,  sedangkan  algoritma SVM menunjukkan  kinerja  yang  paling  unggul  dengan  akurasi  89%,  presisi  89%,  dan recall 88% dengan menggunakan kernel polynomial (C=1, D=2). Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  secara  keseluruhan,  algoritma SVM memberikan kinerja yang lebih baik dibandingkan KNN dan NBC , baik dari segi akurasi, presisi, maupun recall . Selain itu, sentimen yang paling dominan adalah kelas negatif, dengan 422 tweet yang mengekspresikan ketidakpuasan masyarakat terhadap kebijakan perparkiran yang berlaku.

## DAFTAR RUJUKAN
Amalia, L. R. (2023). Pelayanan perparkiran pasca kenaikan tarif retribusi parkir di kota pekanbaru [Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau]. https://repository.uin-suska.ac.id/72484/ Andry, H., & Zulkifli, Z. (2023). Evaluasi pengelolaan parkir oleh dinas perhubungan kota pekanbaru. Eqien  -  Jurnal  Ekonomi  Dan  Bisnis , 12 (02),  194 – 205.
https://doi.org/10.34308/EQIEN.V12I02.1344 Asnawi, M. H., Firmansyah, I., Novian, R., & Pontoh, R. S. (2021). Perbandingan algoritma naïve  bayes,  k-nn,  dan  svm  dalam  pengklasifikasian  sentimen  media  sosial. Prosiding Seminar Nasional Statistika , 10 , 20 – 20.
https://prosiding.statistics.unpad.ac.id/?journal=prosidingsns&page=article&op= view&path[]=85
Barasa, F., & Meilani, N. L. (2019). Strategi dinas perhubungan kota pekanbaru dalam menertibkan parkir ilegal di kota pekanbaru. Jurnal Online Mahasiswa (JOM) Bidang Ilmu Sosial Dan Ilmu Politik , 6 (1), 1 – 15. https://jom.unri.ac.id/index.php/JOMFSIP/article/view/23000 Christanto,  H.  J.,  &  Singgalen,  Y.  A.  (2022).  Sentiment  analysis  of  customer  feedback reviews towards hotel’s products and services in labuan bajo. Journal of Information Systems and Informatics , 4 (4), 805 – 822. https://doi.org/10.51519/JOURNALISI.V4I4.294
Perbandingan Algoritma KNN , NBC , dan SVM : Analisis Sentimen Masyarakat …
Ein,  I.,  Ernawati,  I.,  &  Widiastiwi,  Y.  (2022).  Analisis  sentimen  terhadap  layanan transjakarta  pada  media  sosial  instagram  menggunakan  naïve  bayes  dan  seleksi fitur information gain. Seminar Nasional Mahasiswa Ilmu Komputer Dan Aplikasinya
(SENAMIKA) . https://conference.upnvj.ac.id/index.php/senamika/article/view/2192 Ferdiana,  R.,  Jatmiko,  F.,  Purwanti,  D.  D.,  Ayu,  A.  S.  T.,  &  Dicka,  W.  F.  (2019).  Dataset indonesia  untuk  analisis  sentimen. Jurnal  Nasional  Teknik  Elektro  Dan  Teknologi Informasi , 8 (4), 334 – 339. https://jurnal.ugm.ac.id/v3/JNTETI/article/view/2558
Fitriani,  R.  D.,  Yasin,  H.,  &  Tarno,  T.  (2021).  Penanganan  klasifikasi  kelas  data  tidak seimbang  dengan  random  oversampling  pada  naive  bayes  (studi  kasus:  status peserta  kb  iud  di  kabupaten  kendal). Jurnal  Gaussian , 10 (1),  11 – 20.
https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/article/view/30243
Hendrayana, I. G., Divayana, D. G. H., & Kesiman, M. W. A. (2023). Komparasi metode svm, k-nn dan nbc pada analisis sentimen. Jurnal Indonesia: Manajemen Informatika Dan Komunikasi , 4 (1), 191 – 198. https://doi.org/10.35870/JIMIK.V4I1.157
Khushi, M., Shaukat, K., Alam, T. M., Hameed, I. A., Uddin, S., Luo, S., Yang, X., & Reyes, M.
C.  (2021).  A  comparative  performance  analysis  of  data  resampling  methods  on imbalance medical data. IEEE Access , 9 , 109960 – 109975. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3102399 Muhammad,  F.,  Maghfur,  N.  M.,  &  Voutama,  A.  (2022).  Sentiment  analysis  dataset  on covid-19 variant news. Systematics , 4 (1), 382 – 391. https://journal.unsika.ac.id/index.php/systematics/article/view/6347
Nada,  D.  D.,  Soehardjoepri,  S.,  &  Atok,  R.  M.  (2023).  Perbandingan  analisis  sentimen mengenai bpjs pada media sosial twitter menggunakan naïve bayes classifier (nbc) dan support vector machine (svm). Jurnal Sains Dan Seni ITS , 11 (6), D480 – D485. https://doi.org/10.12962/j23373520.v11i6.96330 Nauvan, N., & Khairulyadi, K. (2019). Kajian sosiologis terhadap birokrasi pengelolaan parkir  di  kota  banda  aceh. Jurnal  Ilmiah  Mahasiswa  Fakultas  Ilmu  Sosial  &  Ilmu Politik , 4 (2). https://jim.usk.ac.id/FISIP/article/view/10750 Pradana,  H.  Y.,  Slamet,  I.,  &  Zukhronah,  E.  (2023).  Analisis  sentimen  kinerja pemerintahan  menggunakan  algoritma  nbc,  knn,  dan  svm. Prosiding  Simposium Nasional Multidisiplin (SinaMu) , 4 (0), 114 – 121. https://jurnal.umt.ac.id/index.php/senamu/article/view/7869
Prandika, A., & Laela, S. (2022). Penegakan hukum terhadap kendaraan yang parkir di bahu dan badan jalan oleh dinas perhubungan di wilayah provinsi dki jakarta. Jurnal Kewarganegaraan , 6 (2), 2906 – 2917. https://journal.upy.ac.id/index.php/pkn/article/view/3177
Pratiwi,  E.  O.  I.,  &  Yustanti,  W.  (2021).  Analisis  sentimen  kualitas  layanan  teknologi pembayaran elektronik pada twitter (studi kasus ovo dan dana). Journal of Emerging
Information  System  and  Business  Intelligence  (JEISBI) , 2 (3),  47 – 54. https://ejournal.unesa.ac.id/index.php/JEISBI/article/view/41597
Pristyanto,  Y.  (2019).  Penerapan  metode  ensemble  untuk  meningkatkan  kinerja algoritme  klasifikasi  pada  imbalanced  dataset. Jurnal  Teknoinfo , 13 (1),  11. https://www.researchgate.net/publication/330414197_penerapan_metode_ense mble_untuk_meningkatkan_kinerja_algoritme_klasifikasi_pada_imbalanced_dataset Ridho, M. R., & Fifi, F. (2022). Sistem informasi administrasi pelayanan parkir pada dinas perhubungan  kota  batam. Prosiding  Seminar  Nasional  Ilmu  Sosial  Dan  Teknologi (SNISTEK) , 4 , 435 – 440. https://ejournal.upbatam.ac.id/index.php/prosiding/article/view/5318
Sabilla,  W.  I.,  &  Vista,  C.  B.  (2021).  Implementation  of  smote  and  under  sampling  on imbalanced datasets for predicting company bankruptcy. Jurnal Komputer Terapan ,
7 (2), 329 – 339. https://doi.org/10.35143/JKT.V7I2.5027
Sipahutar, E., & Syafina, L. (2022). Analisis potensi pajak parkir dalam meningkatkan penerimaan  pajak  daerah  di  labuhanbatu  selatan. Jurnal  Akuntansi  AKTIVA , 3 (2), 228 – 234. https://doi.org/10.24127/AKUNTANSI.V3I2.3067 Solihin,  F.,  Awaliyah,  S., &  Shofa,  A.  M.  A.  (2021).  Pemanfaatan  twitter  sebagai  media penyebaran informasi oleh dinas komunikasi dan informatika. Journal Pendidikan Ilmu  Pengetahuan  Sosial , 13 (1),  52 – 58. https://e-journal.upr.ac.id/index.php/JP- IPS/article/view/2813
Tangkas, M. (2021). Strategi dinas perhubungan kota pekanbaru dalam mengelola parkir di  jalan  imam  munandar  kota  pekanbaru [Universitas  Islam  Riau]. https://repository.uir.ac.id/6778/
Tjikdaphia,  N.  B.  B.,  &  Sulastri,  S.  (2023).  Comparison  of  nbc,  svm,  knn  classification results  in  sentiment  analysis  of  mobile jkn. Jurteksi  (Jurnal  Teknologi  Dan Sistem Informasi) , 9 (4), 665 – 672. https://doi.org/10.33330/jurteksi.v9i4.2539